基于ICEEMDAN结合MMSVC和WT的HIFU回波信号联合去噪算法

摘要：

高强度聚焦超声(High intensity focused ultrasound,HIFU)已广泛应用于生物医学领域,其回波信号中的噪声处理是一个非常关键的问题.为了获得更纯净、更清晰的HIFU回波信号,提出了一种基于改进的完全自适应噪声集成经验模态分解(Improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)、最小均方方差准则(Minimum mean square variance criterion,MMSVC)和小波阈值(Wavelet threshold,WT)的联合去噪方法.ICEEMDAN将信号分解为有限个本征模态函数(Intrinsic mode functions,IMF),从而避免杂散模态,减少模态中所含的噪声.MMSVC用于识别被ICEEMDAN分解得到的所有IMF,并将这些IMF分为两部分,高频IMF部分通过WT进行去噪,之后与低频IMF分量重构得到最终去噪信号.在仿真信号的实验中,与其他方法相比,本文所描述的基于ICEEMDAN-MMSVC-WT的降噪方法最大限度地保留了有用信号,大量去除了噪声成分,因而具有更好的去噪效果和应用价值.

关键词：高强度聚焦超声、回波信号、改进的完全自适应噪声集成经验模态分解、最小均方方差准则、小波阈值

所属期刊栏目：14

分类号：TP391;TN919.3;R172

在线出版日期：2023-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：35-44